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はじめに 検索エンジンと聞くと、みなさんは何を思い浮かべるでしょうか? GoogleやYahoo!などの検索ページを思い浮かべる方がほとんどだと思います。近年は、それら企業の努力によって検索エンジンというものが非常に身近になり、私たちの生活に欠かせないものとなりつつあります。 しかし、検索エンジンと一言で言っても、上記のような一般の方々へのUI(ユーザインターフェース)を指す場合もあれば、そのUIの裏側(バックエンド)にあるシステムを指す場合もあります。 本連載では、Google,Yahoo!などを代表とする検索エンジンの裏側のしくみに着目し、検索エンジンというシステムのアーキテクチャやその内部で使われているデータ構造やアルゴリズムを、近年の手法や研究事例などを交えて解説していきたいと思っています。 検索エンジンとは 検索エンジンには、さまざまな種類があります。GoogleのWeb検索のよ
This document summarizes Narihiro Nakamura's presentation on symbol garbage collection in Ruby. It describes the problem that symbols are currently uncollectable in Ruby and outlines an idea to make symbols collectable by differentiating between immortal symbols and mortal symbols. Immortal symbols would refer to symbols used in the C layer like method names, while mortal symbols like those genera
キャラクターの学習から,自然なアニメーション作りまで。さまざまな分野で活躍するAIの魅力を伝える「スクウェア・エニックス AIアカデミー」レポート ライター:箭本進一 スクウェア・エニックスは,2014年9月24日,「スクウェア・エニックス AIアカデミー」の締めくくりとなる第5回講演を行った。スクウェア・エニックス AIアカデミーとは,同社のテクノロジー推進部が中心となり,事前の審査で選ばれた学生30名弱に向けて,ゲームAIに関する講義を行う学習会のようなものだ。誰でも参加できるというわけではなく,参加希望者は事前に小論文を提出しなければならないのだから本格的である。 2014年7月から9月にかけ,全5回,各回3時間のカリキュラムが組まれており,講義のあとにワークショップを行うという構成となっていた。第1回の様子はこちらの記事ですでにお伝えしているので興味のある方は参照されたい。 9月2
先行発売で、検索エンジン自作入門を購入しました。まだペラペラと眺めている状況ですが、これが非常に面白いです。 「検索エンジン自作入門」は、集めた文章をいかに整理するかをテーマとして扱っている本です。整理するという意味は、検索エンジンを利用するというライフハック的な意味ではありません。整理する為の検索エンジン自体を自分で作ることで理解するという、極めて硬派な本です。 「検索エンジン自作入門」とは? 「検索エンジン自作入門」は、未踏IT人材発掘・育成事業にスーパークリエータに認定された山田浩之氏と、Senna/groongaの開発者の末永匡氏の共著です。検索エンジンについて語らせたら、日本でこれ以上の人たちはいないだろうという組み合わせです。ということで、内容は非常に濃いのですが、難しい内容を解りやすく解説されています。 一方で、扱っている内容は非常にマニアックです。下に目次付けておくので見て
テクスチャマッピングに変革をもたらす「Ptex法」とは? 無駄なメモリ消費を減らす技術の正体に迫る ライター:西川善司 竹重雅也氏(Developer Technology Engineer,NVIDIA) テクスチャマッピングの世界に「Ptex」と呼ばれる新たな手法が登場して,注目を集め始めている。先頃行われたCEDEC 2014でも,NVIDIAの竹重雅也氏が「リアルタイムレンダリングにおけるPtex手法について」と題した講演を行い,この新しい手法の利点と課題を説明した。そこで本稿では,竹重氏による講演の概要をレポートしたい。 テクスチャマッピング技術が抱える問題とは? CGの世界に限ったことではないが,長らく使われてきた手法が必ずしも良いものだとは限らない。優れた方法が別にあると分かっていたとしても,ハードウェア性能の限界などによって「その手法しか選べない」ということはままある。そし
George T. Heineman、Gary Pollice、Stanley Selkow 著、黒川 利明、黒川 洋 訳 TOPICS クイックリファレンス , Programming , C/C++ 発行年月日 2010年04月24日 PRINT LENGTH 396 ISBN 978-4-87311-428-6 原書 Algorithms in a Nutshell FORMAT 障害に強い、問題が起こりにくいコードにはまず正しいアルゴリズムの選択から。理論だけでなく実践的側面を重視した、新しいタイプのアルゴリズムの書籍です。適切な問題解決、性能改善という、現場が求める2つの大きな要求に応えるため、どのアルゴリズムを使うべきか、どう実装するのか、さらに性能を向上させる方法はあるのかを、C、C++、Java、Rubyなど、さまざまな言語を使って説明します。図、表、サンプルコードがふんだ
あ、どうも。なんかアルゴリズムさんと気が合いそうかなって。 マッチングサイトは、人と人の色恋の場だけの話じゃないわけです。一緒に働く仲間や、旅するパートナーをマッチングさせる場合もあるわけです。そもそも、人と人だけがマッチングのすべてではないのです。アルゴリズムと私の出会いだって立派なマッチングですから。 とあるスタートアップサーヴィスのAlgorithmiaは、アルゴリズムのマッチングが目当て。研究者やデータ分析を行なう人が、自分の持つデータをどのようなアルゴリズムで解けばいいのか、それをマッチングしてくれます。 アカデミックな業界では、日々多くの研究で専用のアルゴリズムが作られ使われていますが、そのアルゴリズムが他の研究で使われることはあまりありません。たとえ1つの研究のために特別に作られたアルゴリズムでも、他の研究でちょっと目線を変えれば使えることが多々あるのに…これはもったいない。
[PR]上記の広告は3ヶ月以上新規記事投稿のないブログに表示されています。新しい記事を書く事で広告が消えます。 CEDECの講演 「ゲーム世界を動かすサイコロの正体 ~ 往年のナムコタイトルから学ぶ乱数の進化と応用」 より、 乱数を使った ドルアーガの塔の 迷路生成のアリゴリズムについて紹介です。 講演内容は、こちらです http://sekigames.gg-blog.com/Entry/288/ 講演者の方も、 「ナムコの乱数を取り上げるなら、ドルアーガの塔をせざるえない」 という程、外せない内容との事です 「このテーマだけで講演時間を全て使っても説明しきれない」 (講演では、時間の関係で 触りのみでしたので ある程度、せっき~の解釈で補完しています) -------------------------------------------------------------------
次のサービスや製品はどれも身近にありますが、これらに共通していることはなんでしょう。 Amazonの「この商品を買った人はこんな商品も買っています」 はてなブックマークの「関連エントリー」 Google 翻訳 Google 日本語入力 メールクライアントのスパムフィルタ デジタルカメラの自動顔認識 ニンテンドーDSの手書き文字認識 買い物履歴、ユーザが書いたコメントやタグ、Webに無数にあるページ、メール、画像や動画と対象はそれぞれ異なっていますが、どれも「データから有益な情報を取り出す」ということを行っています。 これらは「機械学習」という技術を使って実現されているのです。 機械学習の応用範囲 機械学習は冒頭で挙げた以外にも、様々な分野で使われています。 例えば、ノイズ除去や特徴の抽出を目的とした利用パターンがあります。音声認識や画像認識、文字認識(OCR)などはその代表格です。それらも
2014年7月30日より8月27日まで開催した、paizaオンラインハッカソン(略してPOH![ポー!])Lite「天才火消しエンジニア霧島 もしPMおじさんが『丸投げ』を覚えたら」ですが、どのような解法が有ったのでしょうか。 今回もPOH恒例の「解説図解」を、天才火消しエンジニア霧島が解説するとしたら、という体で書いてみたいと思います。(特に文体とか変えませんがw 最後に霧島壁紙DLが有るので是非最後までお読みください。) ■どのような高速化ステップがあるのか? 今回の問題ですが、実行時間に大きく影響する計算量別にみたアプローチでは、すべての組み合わせを出して、人数を満たして一番安い組み合わせを見つける全探索[計算量はO(2^N)]と、動的計画法[計算量はq = max(q_i) としてO(Nq) ](やり方によってはO(NM))による2種類があります。 また全探索を改良し、効率的な枝刈
目次 『言語実装パターン』推薦のことば 謝辞 前書き 第I部 さあ、構文解析に取りかかろう 1章 言語アプリケーションのいろは 1.1 全体のあらまし 1.2 パターンを一巡する 1.2.1 入力文の構文解析をする 1.2.2 木を構築する 1.2.3 木の走査をする 1.2.4 入力が意味する内容を見つけ出す 1.2.5 入力文をインタプリタで実行する 1.2.6 ある言語から別の言語へと変換する 1.3 アプリケーションを解体する 1.3.1 バイトコードインタプリタ 1.3.2 Javaバグ検出器 1.3.3 Javaバグ検出器其の弐 1.3.4 Cコンパイラ 1.3.5 Cコンパイラを活用した C++実装 1.4 パターンを選んでアプリケーションを組み上げる 2章 基本的な構文解析パターン 2.1 句の構造を識別する 2.2 再帰的下向き構文解析器を構築する 2.3 文法 DSLを
TOPICS Programming , Database 発行年月日 2013年07月30日 ISBN 978-4-87311-627-3 原書 Bandit Algorithms for Website Optimization FORMAT 本書は、「多腕バンディット問題」と呼ばれる問題を解くためのアルゴリズムを、Webサイトの最適化という例をもとに解説する書籍です。 バンディットアルゴリズムに関する基本的な知識について、既存研究についての理解を十分に得て、多腕バンディット問題についての資料を自力で読めるようにすることを目的としています。 A/Bテストのような2者択一ではなく、新しいアイデアの探索と、既存のアイデアから最大限の利益を引きだすという矛盾する2つの問題を解決するための一助となるでしょう。なお本書はEbookのみの販売となります。 yuku_tさんによる本書の英語版とバンデ
UNIXの基本的なコマンドの1つであるdiff。 これに実装されているアルゴリズムは実に興味深い世界が広がっています。 本稿では、筆者が開発した独自ライブラリ「dtl」をもとに「diffのしくみ」を解説します。 はじめに diffは2つのファイルやディレクトリの差分を取るのに使用するプログラムです。 ソフトウェア開発を行っている方であれば、SubversionやGitなどのバージョン管理システムを通して利用していることが多いかと思います。本稿ではそのdiffの動作原理について解説します。 差分の計算の際に重要な3つの要素 差分を計算するというのは次の3つを計算することに帰結します。 編集距離 2つの要素列の違いを数値化したもの LCS(Longest Common Subsequence) 2つの要素列の最長共通部分列 SES(Shortest Edit Script) ある要素列を別の要
TOPICS Programming , Web , Python 発行年月日 2008年07月24日 PRINT LENGTH 392 ISBN 978-4-87311-364-7 原書 Programming Collective Intelligence FORMAT Print 本書は現在注目を集めている「集合知(collective intelligence)」をテーマにした書籍です。機械学習のアルゴリズムと統計を使ってウェブのユーザが生み出した膨大なデータを分析、解釈する方法を、基礎から分かりやすく解説します。本書で紹介するのは「購入・レンタルした商品の情報を利用した推薦システム」、「膨大なデータから類似したアイテムを発見し、クラスタリングする方法」、「数多くの解決策の中から最適なものを探し出す方法」、「オークションの最終価格を予想する方法」、「カップルになりそうなペアを探す方
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